O avanço da inteligência artificial generativa inaugurou uma nova geração de agentes autônomos capazes de executar tarefas complexas em vários domínios.
Apesar disso, a maioria dos agentes ainda opera em modelos simples, baseados em ciclos curtos de raciocínio e execução. Essa limitação reduz sua capacidade de lidar com metas amplas, contextos duradouros e colaboração entre múltiplos agentes.
O conceito de Agents 2.0, proposto por Philipp Schmid (2024), representa uma mudança técnica e conceitual importante. Ele define as bases para os Deep Agents — agentes profundos e persistentes, criados para superar as restrições das abordagens tradicionais.
De agentes rasos a agentes profundos
Os agentes tradicionais funcionam bem apenas em ciclos curtos e tarefas isoladas. Eles seguem um loop simples: o modelo decide a próxima ação, executa uma ferramenta, interpreta o resultado e repete.
Esse formato, embora eficiente em contextos pequenos, sofre dois problemas críticos — perda de foco e sobrecarga de contexto. A cada iteração, o modelo acumula respostas intermediárias, trechos de código e resultados, o que dilui o objetivo original e afeta o raciocínio.
Sem supervisão nem replanejamento, os erros se acumulam e surgem loops improdutivos — algo já apontado por estudos sobre autonomia de LLMs (LangChain, 2024).
Os quatro pilares dos Deep Agents
Os Deep Agents surgem como resposta a esses desafios. Eles se apoiam em quatro pilares estruturais:
- Planejamento explícito — transforma o raciocínio do modelo em um plano visível, com tarefas rastreáveis e mecanismos de revisão.
- Delegação hierárquica — cria subagentes especializados (pesquisador, analista, programador), reduzindo a complexidade e o risco de interferência.
- Memória persistente — armazena informações fora do prompt, usando bancos de vetores ou bases relacionais para permitir aprendizado incremental.
- Engenharia de contexto — define regras de interação e padronização de dados, garantindo consistência e controle humano no processo.
Uma nova visão de automação inteligente
Com esses pilares, os agentes deixam de ser fluxos lineares e passam a atuar como sistemas cognitivos de gestão.
Eles registram histórico, aprendem com experiências anteriores e ajustam suas estratégias.
Para as empresas, isso significa evoluir de automações baseadas em RPA ou copilotos para ecossistemas coordenados de agentes, onde cada componente tem papéis e memórias bem definidas.
Essa arquitetura torna possível lidar com tarefas de longo prazo, como análises estratégicas ou relatórios executivos automatizados.
Governança e responsabilidade
A transição para os Deep Agents não é apenas técnica. Ela envolve novas práticas de governança, auditoria e ética.
Como ocorreu com sistemas ERP e automação de processos, é necessário aplicar padrões de projeto, versionamento e rastreabilidade de decisões.
Segundo o MIT CSAIL (2024), arquiteturas persistentes aumentam em até 60% a eficiência analítica, mas exigem 40% mais mecanismos de controle e explicabilidade.
A mensagem é clara: agentes profundos devem ser adotados com estrutura e responsabilidade.
O papel humano na nova era da IA
Os Agents 2.0 marcam um salto qualitativo da IA generativa — de assistentes pontuais para sistemas cognitivos autônomos.
Essa transição redefine o papel humano: o gestor deixa de executar tarefas e passa a desenhar ecossistemas de agentes.
O poder dos Deep Agents está em unir automação, aprendizado e inteligência operacional, criando uma ponte entre processos e cognição digital.
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